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摘要:
棉花成熟度和空间位置的识别是采棉机器人研究的像进行分割.选取HSV模型中与亮度无关的S通道作为棉花图像的特征,排除了图像明暗变化对分割效果的影响.文中分两种情况对图像信息未缺失的棉花提出了成熟度判别的策略:正面时利用成熟棉花棉瓣的分散性和单朵棉花面积较大等特征进行判别;侧面时通过成熟棉花棉瓣相对棉荚面积比较大的特征进行识别.根据提取分割后棉花图像的几何信息,可确定棉花的重心位置.试验结果表明:该算法能很好地将成熟棉花从背景中分离出来,并较好地保存了棉花的轮廓信息.
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文献信息
篇名 基于HSV彩色模型的自然场景下棉花图像分割策略研究
来源期刊 棉花学报 学科 农学
关键词 棉花采摘机器人 图像分割 棉花成熟度 HSV模型
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 研究与进展
研究方向 页码范围 34-38
页数 5页 分类号 TP274|S562
字数 2561字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-7807.2008.01.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 费树岷 东南大学自动化学院 367 3210 27.0 37.0
2 汪木兰 南京工程学院先进数控技术江苏省高校重点建设实验室 232 1806 19.0 29.0
3 韦皆顶 东南大学自动化学院 5 87 4.0 5.0
4 袁建宁 南京工程学院机械工程系 30 119 5.0 9.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
棉花采摘机器人
图像分割
棉花成熟度
HSV模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
棉花学报
双月刊
1002-7807
41-1163/S
大16开
河南省安阳市开发区黄河大道西段中棉所办公区
33-63
1974
chi
出版文献量(篇)
2011
总下载数(次)
0
总被引数(次)
29538
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